例题

递归栈

递归函数栈的方法很基础,写法也很简单,三种遍历方式之间只需要改变一行代码的位置即可

中序遍历

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public: void inorder(TreeNode* root, vector<int>& v){
if(root != nullptr) {
inorder(root->left, v);
v.push_back(root->val); // 改变位置的代码
inorder(root->right, v);
}
}
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v; inorder(root, v);
return v;
}
};

先序遍历

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public: void inorder(TreeNode* root, vector<int>& v){
if(root != nullptr) {
v.push_back(root->val);
inorder(root->left, v);
inorder(root->right, v);
}
}
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v; inorder(root, v);
return v;
}
};

后序遍历

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public: void inorder(TreeNode* root, vector<int>& v){
if(root != nullptr) {
inorder(root->left, v);
inorder(root->right, v);
v.push_back(root->val);
}
}
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v; inorder(root, v);
return v;
}
};

非递归栈

当树的深度过大时,函数栈可能会溢出,这时候需要我们使用数据结构中的栈,来模拟节点在栈中的压入和弹出

中序遍历

cur指针时刻指向需要处理的节点

如果当前节点不为空,则压入栈中,并改变cur指针指向其左节点

如果当前节点为空,也代表空节点的中序遍历自动完成,无需压栈,这时候需要弹出栈顶的节点,保存栈顶节点的值,并更改cur指向其右子树,以完成右子树的中序遍历

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v;
stack<TreeNode*> s;
TreeNode* cur = root; while(cur || !s.empty()){
if(cur){
s.push(cur);
cur = cur->left;
} else {
cur = s.top();
s.pop();
v.push_back(cur->val);
cur = cur->right;
}
} return v;
}
};

先序遍历

先序遍历与中序遍历代码相比只改变了保存节点的值的代码的位置,当先访问根的时候就记录节点,而不是等左子树遍历完,弹出根节点的时候再记录

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v;
stack<TreeNode*> s;
TreeNode* cur = root; while(cur || !s.empty()){
if(cur){
v.push_back(cur->val);
s.push(cur);
cur = cur->left;
} else {
cur = s.top();
s.pop();
cur = cur->right;
}
} return v;
}
};

后序遍历

因为后序遍历的压栈顺序是左-右-根,由于先遍历完左子树,然后遍历完右子树,然后才能处理当前节点,为了和之前的代码的结构保持一致,我们可以反向处理,也就是按根-右-左的顺序压栈,

结果反向输出即可

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> v;
stack<TreeNode*> s;
TreeNode* cur = root; while(cur || !s.empty()){
if(cur){
v.push_back(cur->val);
s.push(cur);
cur = cur->right;
} else {
cur = s.top();
s.pop();
cur = cur->left;
}
} reverse(v.begin(), v.end()); // 反向输出结果
return v;
}
};

Morris Traversal

线索二叉树,O(n)时间,常数空间

Morris Traversal方法遍历二叉树(非递归,不用栈,O(1)空间)

就是当前节点的中序遍历前驱节点,如果此前驱节点的右指针为空,则将此前驱节点的右指针指向当前节点

当寻找当前节点的中序遍历前驱节点时,发现能循环到自己,说明左子树已经遍历完,需要遍历右子树

中序遍历

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
TreeNode* cur, *prev;
vector<int> v;
cur = root;
prev = nullptr; while(cur){
if(cur->left == nullptr){
v.push_back(cur->val);
cur = cur->right;
} else {
prev = cur->left;
while(prev->right != nullptr && prev->right != cur)
prev = prev->right; if(prev->right == nullptr){
prev->right = cur;
cur = cur->left;
} else {
v.push_back(cur->val);
prev->right = nullptr;
cur = cur->right;
}
}
} return v;
}
};

先序遍历

同样先序遍历与中序遍历相比也只需要改变一行代码的位置

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
TreeNode* cur, *prev;
vector<int> v;
cur = root;
prev = nullptr; while(cur){
if(cur->left == nullptr){
v.push_back(cur->val);
cur = cur->right;
} else {
prev = cur->left;
while(prev->right != nullptr && prev->right != cur)
prev = prev->right; if(prev->right == nullptr){
v.push_back(cur->val);
prev->right = cur;
cur = cur->left;
} else {
prev->right = nullptr;
cur = cur->right;
}
}
} return v;
}
};

后序遍历

后序遍历需要反向输出cur->left到cur的中序前驱结点之间的路径

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public: void reverse_traverse_reverse(TreeNode* cur, vector<int>& v){
TreeNode* prev = nullptr; while(cur){
auto right = cur->right;
cur->right = prev;
prev = cur;
cur = right;
} cur = prev;
prev = nullptr; while(cur){
auto right = cur->right;
cur->right = prev;
v.push_back(cur->val);
prev = cur;
cur = right;
}
}
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
TreeNode* cur, *prev;
vector<int> v;
cur = new TreeNode(-1);
prev = nullptr;
cur->left = root;
while(cur){
if(cur->left == nullptr){
cur = cur->right;
} else {
prev = cur->left;
while(prev->right != nullptr && prev->right != cur)
prev = prev->right; if(prev->right == nullptr){
prev->right = cur;
cur = cur->left;
} else {
prev->right = nullptr;
reverse_traverse_reverse(cur->left, v);
cur = cur->right;
}
}
} return v;
}
};

总结

三种遍历方式中,后序遍历的处理比较麻烦,但是无论是使用递归栈,非递归栈还是Morris Traversal,代码的结构都是一样的,中序和前序甚至只有一行代码位置的差别

使用栈的版本中,最坏空间复杂度为O(n)链型,平均空间复杂度为O(lgn)

Morris Traversal空间复杂度为O(1)

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